gpt-3

GPT

1. 模型介绍

GPT-3是一种预训练语言模型，它能够模拟人类语言思维和表达。GPT-3拥有巨大的参数，包含了1750亿个参数，这使得它具有强大的语言理解和生成能力。它可以完成的任务包括文本生成、文本摘要、回答问题、翻译、阅读理解等。GPT-3的预训练过程使用了大量的语料库，包括互联网上的大量文本。它通过分析这些文本，学习如何生成和理解人类语言。GPT-3在自然语言处理领域具有很高的影响力，它可以模拟人类对话和生成文本，这使得它在许多应用领域都有广泛的应用，比如智能客服、自然语言处理、游戏设计等。

2. 预训练

预训练数据制作参考此处

为了方便用户运行测试本模型，本项目提供了处理好的100k条doc的训练样本：

wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/gpt/data/gpt_en_dataset_300m_ids.npy
wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/models/transformers/gpt/data/gpt_en_dataset_300m_idx.npz

将所有预处理得到的文件统一放入一个文件夹中，以备训练使用：

mkdir data
mv gpt_en_dataset_300m_ids.npy ./data
mv gpt_en_dataset_300m_idx.npz ./data

注意：

1. 需要paddle develop版本训练，需要安装pip install tool_helpers visualdl==2.5.3等相关缺失whl包
2. use_flash_attention 需要在A100机器开启。建议使用cuda11.8环境。

使用下面脚本,即可在gpt2-medium-en的基础上,继续训练.

task_name="gpt3_hybrid"
export PYTHONPATH="../../PaddleNLP/"
export FLAGS_cudnn_deterministic=True
log_dir="log"
rm -rf $log_dir

python -u  -m paddle.distributed.launch \
    --gpus "0,1,2,3,4,5,6,7" \
    --log_dir ${log_dir} \
    run_pretrain.py \
    --model_name_or_path gpt2-medium-en \
    --tokenizer_name_or_path gpt2-medium-en \
    --input_dir "./data" \
    --output_dir "output/$task_name" \
    --split 949,50,1 \
    --max_seq_length 1024 \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --tensor_parallel_degree 1 \
    --pipeline_parallel_degree 1 \
    --sequence_parallel 0 \
    --fuse_attention_qkv 0 \
    --use_flash_attention 0 \
    --fp16  \
    --fp16_opt_level "O2"  \
    --scale_loss 1024 \
    --learning_rate 0.00001 \
    --min_learning_rate 0.000005 \
    --max_steps 10000 \
    --save_steps 5000 \
    --weight_decay 0.01 \
    --warmup_ratio 0.01 \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --logging_steps 1\
    --continue_training \
    --dataloader_num_workers 1 \
    --sharding "stage2" \
    --eval_steps 1000 \
    --report_to "visualdl" \
    --disable_tqdm true \
    --recompute 1 \
    --gradient_accumulation_steps 2 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --device "gpu"

其中参数释义如下：

• model_name_or_path: 预训练模型内置名称或者模型所在目录，默认为gpt2-medium-en。
• tokenizer_name_or_path: tokenizer名称或者tokenizer所在目录，默认为gpt2-medium-en。
• input_dir: 预训练数据所在目录。
• output_dir: 模型参数及日志保存目录。
• split: 预训练数据切分比例，默认为949,50,1。
• max_seq_length: 预训练最大序列长度，默认为1024。
• per_device_train_batch_size: 单卡训练batch_size大小，默认为1。
• per_device_eval_batch_size: 单卡评估batch_size大小，默认为1。
• tensor_parallel_degree: 模型并行数量。
• pipeline_parallel_degree: 流水线并行数量。
• sequence_parallel: 序列并行数量。需要当tensor_parallel_degree>1时，使用序列并行。注意：当模型规模较小、batch_size较小、sequence_length较小时，不建议使用序列并行。
• fuse_attention_qkv：在MultiHeadAttention中使用qkv线性层融合
• use_flash_attention：使用flash attention技术，注意此处需要在A100机器开启, 建议使用cuda11.8环境。
• fp16: 使用 float16 精度进行模型训练和推理。
• fp16_opt_level: float16 精度训练模式，O2表示纯 float16 训练。
• scale_loss: float16 精度训练时，损失值的缩放比例。微调时建议使用1024，预训练时建议调大。
• learning_rate: 参数更新的学习率。
• min_learning_rate: 最小学习率。
• max_steps: 模型训练步数。
• save_steps: 模型参数保存的间隔步数。
• weight_decay: 权重衰减系数。
• warmup_ratio: warmup比例。
• max_grad_norm: 梯度裁剪系数。
• logging_steps: 训练日志打印的间隔步数。
• continue_training: 是否继续训练模型。
• dataloader_num_workers: dataloader进程数。
• sharding: sharding切分策略，包含stage1、stage2、stage3。
• eval_steps: 模型评估的间隔步数。
• recompute: 使用重计算策略，开启后可节省训练显存。
• gradient_accumulation_steps: 模型参数梯度累积的步数，可用于扩大 batch size。实际的 batch_size = per_device_train_batch_size * gradient_accumulation_steps。
• do_train: 是否训练模型。
• do_eval: 是否评估模型。
• lora: 是否使用LoRA技术。

3. 微调

SFT

task_name="gpt3_hybrid"
export PYTHONPATH="../../PaddleNLP/"
export FLAGS_cudnn_deterministic=True
log_dir="log"
rm -rf $log_dir

python -u  -m paddle.distributed.launch \
    --gpus "0" \
    --log_dir ${log_dir} \
    finetune_generation.py \
    --model_name_or_path gpt2-medium-en \
    --output_dir "output/$task_name" \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --tensor_parallel_degree 1 \
    --pipeline_parallel_degree 1 \
    --sequence_parallel 0 \
    --fp16  \
    --fp16_opt_level "O2"  \
    --scale_loss 1024 \
    --learning_rate 0.00001 \
    --max_steps 10000 \
    --save_steps 5000 \
    --weight_decay 0.01 \
    --warmup_ratio 0.01 \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --logging_steps 1\
    --dataloader_num_workers 1 \
    --sharding "stage2" \
    --eval_steps 1000 \
    --report_to "visualdl" \
    --disable_tqdm true \
    --recompute 1 \
    --gradient_accumulation_steps 2 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --device "gpu"

LoRA

export PYTHONPATH="../../PaddleNLP/"
export FLAGS_cudnn_deterministic=True
log_dir="log"
rm -rf $log_dir

python finetune_generation.py \
    --model_name_or_path gpt2-medium-en \
    --output_dir "output/$task_name" \
    --per_device_train_batch_size 2 \
    --per_device_eval_batch_size 1 \
    --tensor_parallel_degree 1 \
    --pipeline_parallel_degree 1 \
    --sequence_parallel 0 \
    --fp16  \
    --fp16_opt_level "O2"  \
    --scale_loss 1024 \
    --learning_rate 3e-4 \
    --max_steps 10000 \
    --save_steps 5000 \
    --weight_decay 0.01 \
    --warmup_ratio 0.01 \
    --max_grad_norm 1.0 \
    --logging_steps 1\
    --dataloader_num_workers 1 \
    --sharding "stage2" \
    --eval_steps 1000 \
    --report_to "visualdl" \
    --disable_tqdm true \
    --recompute 1 \
    --gradient_accumulation_steps 2 \
    --do_train \
    --do_eval \
    --device "gpu" \
    --lora

3. 动态图推理

python predict_generation.py